¿Qué pasaría si pudieras sostener un modelo físico de tu propio cerebro en tus manos, con precisión hasta cada pliegue único? Eso es solo una parte normal de la vida de Steven Keating, Ph.D., a quien le extirparon un tumor del tamaño de una pelota de béisbolde su cerebro a los 26 años mientras era un estudiante graduado en el grupo de Materia Mediada del MIT Media Lab. Curioso por ver cómo era realmente su cerebro antes de que se extirpara el tumor, y con el objetivo de comprender mejor su diagnóstico y opciones de tratamiento, Keatingrecopiló sus datos médicos y comenzó a imprimir en 3D sus imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada, pero se sintió frustrado porque los métodos existentes eran prohibitivamente intensivos en tiempo, engorrosos y no revelaron con precisión características importantes de interés. Keating contactó a algunos de los colaboradores de su grupo, incluidos los miembrosdel Instituto Wyss de la Universidad de Harvard, que estaban explorando un nuevo método para imprimir muestras biológicas en 3D.
"Nunca se nos ocurrió usar este enfoque para la anatomía humana hasta que Steve se nos acercó y dijo: 'Chicos, aquí están mis datos, ¿qué podemos hacer?", Dice Ahmed Hosny, investigador del Instituto Wyssen ese momento y ahora es ingeniero de aprendizaje automático en el Instituto del Cáncer Dana-Farber. El resultado de esa colaboración improvisada, que creció para involucrar a James Weaver, Ph.D., Científico Investigador Senior en el Instituto Wyss; Neri Oxman, Ph.D., Director del grupo de Materia Mediada del MIT Media Lab y Profesor Asociado de Artes y Ciencias de los Medios; y un equipo de investigadores y médicos en varios otros centros académicos y médicos en los Estados Unidos y Alemania: es una nueva técnica que permite imágenesde resonancia magnética, tomografía computarizada y otras exploraciones médicas para convertir de manera fácil y rápida en modelos físicos con detalles sin precedentes. Impresión 3D y fabricación aditiva .
"Casi salté de mi silla cuando vi lo que esta tecnología puede hacer", dice Beth Ripley, MD Ph.D., profesora asistente de radiología en la Universidad de Washington y radióloga clínica en Seattle VA,y coautor del artículo: "Crea modelos médicos impresos en 3D exquisitamente detallados con una fracción del trabajo manual requerido actualmente, haciendo que la impresión 3D sea más accesible al campo médico como una herramienta para la investigación y el diagnóstico".
Las tecnologías de imagen como las resonancias magnéticas y las tomografías computarizadas producen imágenes de alta resolución como una serie de "cortes" que revelan los detalles de las estructuras internas del cuerpo humano, lo que los convierte en un recurso invaluable para evaluar y diagnosticar afecciones médicas. La mayoría de las impresoras 3D construyen modelos físicosen un proceso de capa por capa, por lo que alimentarlas con capas de imágenes médicas para crear una estructura sólida es una sinergia obvia entre las dos tecnologías.
Sin embargo, existe un problema: las imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada producen imágenes con tanto detalle que los objetos de interés deben aislarse del tejido circundante y convertirse en mallas de superficie para poder imprimirlos. Esto se logra medianteun proceso que requiere mucho tiempo llamado "segmentación" en el que un radiólogo rastrea manualmente el objeto deseado en cada corte de imagen a veces cientos de imágenes para una sola muestra, o un proceso automático de "umbral" en el que un programa de computadora convierte rápidamente áreas quecontienen píxeles en escala de grises en píxeles sólidos negros o blancos sólidos, basados en un tono de gris que se elige como el umbral entre blanco y negro. Sin embargo, los conjuntos de datos de imágenes médicas a menudo contienen objetos que tienen formas irregulares y carecen de claridad, bien definidosbordes; como resultado, el auto-umbral o incluso la segmentación manual a menudo exagera o exagera el tamaño de una característica de interés y elimina los detalles críticos.
El nuevo método descrito por los autores del artículo brinda a los profesionales médicos lo mejor de ambos mundos, ofreciendo un método rápido y altamente preciso para convertir imágenes complejas en un formato que pueda imprimirse fácilmente en 3D. La clave está en imprimir con mapas de bits difusos, unformato de archivo digital en el que cada píxel de una imagen en escala de grises se convierte en una serie de píxeles en blanco y negro, y la densidad de los píxeles negros es lo que define los diferentes tonos de gris en lugar de los píxeles que varían en color.
De forma similar a la forma en que las imágenes en papel de periódico en blanco y negro usan diferentes tamaños de puntos de tinta negra para transmitir el sombreado, cuantos más píxeles negros estén presentes en un área determinada, más oscura aparecerá. Al simplificar todos los píxeles de varios tonos degris en una mezcla de píxeles en blanco o negro, los mapas de bits difusos permiten que una impresora 3D imprima imágenes médicas complejas utilizando dos materiales diferentes que conservan todas las variaciones sutiles de los datos originales con mucha mayor precisión y velocidad.
El equipo de investigadores utilizó la impresión 3D basada en mapas de bits para crear modelos del cerebro y el tumor de Keating que conservaron fielmente todas las gradaciones de detalles presentes en los datos de resonancia magnética en bruto a una resolución que está a la par con lo que el ojo humano puede distinguirdesde aproximadamente 9-10 pulgadas de distancia. Utilizando este mismo enfoque, también pudieron imprimir un modelo de rigidez variable de una válvula cardíaca humana usando diferentes materiales para el tejido de la válvula versus las placas minerales que se habían formado dentro de la válvula, dando como resultado un modeloque exhibió gradientes de propiedades mecánicas y proporcionó nuevos conocimientos sobre los efectos reales de las placas en la función de la válvula.
"Nuestro enfoque no solo permite preservar e imprimir altos niveles de detalle en modelos médicos, sino que también ahorra una enorme cantidad de tiempo y dinero", dice Weaver, quien es el autor correspondiente del artículo ". Segmentación manualUna tomografía computarizada de un pie humano sano, con toda su estructura ósea interna, médula ósea, tendones, músculos, tejidos blandos y piel, por ejemplo, puede tomar más de 30 horas, incluso por un profesional capacitado.hazlo en menos de una hora "
Los investigadores esperan que su método ayude a que la impresión 3D sea una herramienta más viable para los exámenes y diagnósticos de rutina, la educación del paciente y la comprensión del cuerpo humano. "En este momento, es demasiado costoso para los hospitales contratar a un equipo de especialistas para iren y conjuntos de datos de imagen de segmento manual para impresión 3D, excepto en casos de riesgo extremadamente alto o de alto perfil. Esperamos cambiar eso ", dice Hosny.
Para que eso suceda, algunos elementos arraigados del campo médico también deben cambiar. La mayoría de los datos de los pacientes se comprimen para ahorrar espacio en los servidores del hospital, por lo que a menudo es difícil obtener los archivos crudos de resonancia magnética o tomografía computarizada necesarios paraImpresión 3D de alta resolución. Además, la investigación del equipo se facilitó a través de una colaboración conjunta con el fabricante líder de impresoras 3D Stratasys, que permitió el acceso a las capacidades intrínsecas de impresión de mapas de bits de sus impresoras 3D. También es necesario desarrollar nuevos paquetes de software para aprovechar mejor estas capacidadesy hacerlos más accesibles para los profesionales médicos.
A pesar de estos obstáculos, los investigadores confían en que sus logros presentan un valor significativo para la comunidad médica. "Me imagino que en algún momento dentro de los próximos 5 años, podría llegar el día en que cualquier paciente que vaya al consultorio de un médico para una rutina oLa tomografía computarizada o la resonancia magnética no rutinarias podrán obtener un modelo impreso en 3D de sus datos específicos del paciente en unos pocos días ", dice Weaver.
Keating, que se ha convertido en un apasionado defensor de los esfuerzos para permitir que los pacientes accedan a sus propios datos médicos, todavía imprime en 3D sus imágenes de resonancia magnética para ver cómo se está curando su cráneo después de la cirugía y verifica su cerebro para asegurarse de que su tumor no esté '"La capacidad de comprender lo que está sucediendo dentro de usted, de tenerlo en sus manos y ver los efectos del tratamiento, es increíblemente estimulante", dice.
"La curiosidad es uno de los mayores impulsores de la innovación y el cambio para el bien común, especialmente cuando se trata de explorar preguntas en todas las disciplinas e instituciones. El Instituto Wyss se enorgullece de ser un espacio donde este tipo de innovación entre campos puede florecer,"dice el Director Fundador del Instituto Wyss, Donald Ingber, MD, Ph.D., quien también es el Profesor Judah Folkman de Biología Vascular en la Escuela de Medicina de Harvard HMS y el Programa de Biología Vascular en el Hospital de Niños de Boston, así como el Profesor de Bioingeniería enEscuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas SEAS John A. Paulson de Harvard.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Wyss de Ingeniería Biológicamente Inspirada en Harvard . Original escrito por Lindsay Brownell. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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